• python中的内置函数(2)


    一.lambda匿名函数
    定义:为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数
    例子:计算n的n次方
    1 def func(n):#正常的写法
    2     return n**2
    3 print(func(10))  #100
    4 
    5 f=lambda n:n**2
    6 print(f(10))   #100
    这里的lambda小时的是匿名函数,不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数

    语法:
    函数名=lambda 参数:返回值

    注意:
      1.函数的参数可以有多个,多个参数之间用逗号隔开,多个返回值也需要用逗号隔开,并且需要用小括号括起来
      2.匿名函数不管多复杂,只能写一行
      3.返回值和正常函数一样,可以是任意数据类型

    匿名函数并不是说一定没有名字,这里前面的变量就可以看做函数名,说他匿名的原因是我们通过__name__查看的时候统一都叫lambda
    __name__的使用方法:__name__在这里用的看起来没有多大的作用,实际上在一个大的文件中,函数可能被多次调用传递,这时只能通过__name__来查看

    1 def func(n):
    2     return n**2
    3 print(func(10))  #100
    4 print(func.__name__)
    5 
    6 f=lambda n:n**2
    7 print(f(10))
    8 print(f.__name__)   #<lambda>
    匿名函数也可以用*args()和**args():
    1 f=lambda *args:max(args)
    2 print(f(1,2,3,4,55,9,2,1))  #55
    二.sorted() 排序函数,内置函数提供的一个供可迭代对象排序的通用的方案
      语法:sorted(iterable,key==none,reverse=false)
      key:排序规则,在sorted的内部,会将可跌倒对象的每一个元素传递给这个函数的形参,根据函数运算的结果进行排序
      reverse:是否倒叙,默认是False,不是倒叙即正序,true是正序
    1 lst2=sorted(lis)  #原列表不会改变,返回的是一个新列表
    2 print(lst2)  #[1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 55]
    ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★内置函数一般不会改变原对象,会产生并返回一个新的对象

    对字典排序
    1 dic={1:'',2:'',3:'睡觉',4:'不能睡'}
    2 dic1=sorted(dic)
    3 print(dic1)  #[1, 2, 3, 4]   返回的是排序后的 key
    根据字符串的长度排序
    1 lis=['杀鸡取卵','杀鸡给猴看','杀人如麻,咦,吓人','杀气腾腾,阔怕']
    2 print(sorted(lis,key=lambda el:len(el)))
    1 dic=[
    2     {'name':'汪峰','age':20},
    3     {'name':'章子怡','age':18},
    4     {'name':'美丽','age':13}
    5 ]
    6 dic1=sorted(dic,key=lambda el:el['age'],reverse=True)
    7 print(dic1)  #[{'name': '汪峰', 'age': 20}, {'name': '章子怡', 'age': 18}, {'name': '美丽', 'age': 13}]
    三.filter()筛选函数
      语法:filter(function,iterable)
      function:用来筛选的函数,在filter中自动的会吧iterable中的每一个元素传给function,然后根据function返回的true或False来判断是否保留此项数据
      iterable:可迭代对象
     1 lis=[1,2,3,4,5,5,66,98,55,15,20]
     2 lis1=filter(lambda el:el%2==0,lis)   #符合函数的内容就是true,留下,不符合函数的内容就是False,筛掉
     3 print(lis1)   #<filter object at 0x000002B514A08860>  #返回的是内存地址
     4 print(list(lis1))   #[2, 4, 66, 98, 20]
     5 
     6 lis=['周冬雨','李易峰','周杰伦','李连杰','李小龙']
     7 ll=filter(lambda el :el[0]=='',lis)
     8 print(list(ll))   #['周冬雨', '周杰伦']
     9 
    10 dic=[
    11     {'name':'汪峰','age':20},
    12     {'name':'章子怡','age':18},
    13     {'name':'美丽','age':13}
    14 ]
    15 baobao=filter(lambda el:el['age']<15,dic)
    16 print(list(baobao))   #[{'name': '美丽', 'age': 13}]
    四.map():映射函数
      语法:map(function,iterable) 将列表中的每一个元素都践行function操作,返回得到的列表的地址
     1 def func(e):
     2     return e*e
     3 mp=map(func,[1,2,3,4])
     4 print(list(mp))   #[1, 4, 9, 16]
     5 
     6 lis=[1,2,3,4,5,6]
     7 mp=map(lambda el :el**2,lis)
     8 print(list(mp))   #[1, 4, 9, 16, 25, 36]
     9 
    10 计算两个列表中相同位置的数据的和
    11 lis=[1,2,3,4,5,6]
    12 # lis2=[6,5,4,3,2,1]
    13 # mp=map(lambda el1, el2 :el1+el2 ,lis,lis2)
    14 # print(list(mp))  #[7, 7, 7, 7, 7, 7]
    15 
    16 map()也存在水桶效应
    17 lis=[1,2,3]
    18 lis2=[6,5,4,3,2,1]
    19 mp=map(lambda el1, el2 :el1+el2 ,lis,lis2)
    20 print(list(mp))  #[7, 7, 7]
    分而治之:一个人处理一个量特别大的数据太慢,而且耗内存,所以假设这个人找了五个人来完成,
    但是五个人的工作量依旧很大,所以这五个人每个人又找了十个人......一次下去直达工作量合适
    lis=[1,2,4,5,5,8,6,6,5,5,5,6,6,5,55,5,9,5,5,44,4,8,56,98,5654,654565,65,65,56,5,6,5,456,48,9,89,8,98,56]
    mp = map ( func1 , map ( func2 , map ( func3 , lis ) ) )
    func3的目的是将这个这个大工作量的list切片成五份
    func2的目的是将这五份中的每一份又切片成十份
    func3的目的是将一共的50份每份都做映射处理,得到想要的结果
    print(list(mp))
    五.递归:在函数中调用函数本身就是递归
     1 i=1
     2 def func(i):
     3     print(i)
     4     print('我是专业的!')
     5     i+=1
     6     func(i)
     7 func(i)
     8 我是专业的!
     9 995
    10 我是专业的!
    11 996
    12 我是专业的!
    13 997
    14 我是专业的!
    15 998    #在python中递归的最大深度到998,官方的最大深度是1000,但是在这之前会报错
    递归的作用:可以使用递归来便利各种树形结构,比如文件夹系统,可以使用递归便利一个文件夹中的所有文件
     1 import os  #引入os模块
     2 def func(filepath,n):   #failpath是要打开的文件的路径    n用来控制文件或文件夹前有几个tab键,以形成层次
     3     files=os.listdir(filepath)    #os模块中的方法,获取当前文件夹中的所有文件名
     4     for fi in files:     #将所有的文件名遍历
     5         fi_d=os.path.join(filepath,fi)    #引用os模块中的方法,将e:/python和文件名连在一起,组成一个新的路径
     6         if os.path.isdir(fi_d):       #判断该路径下的文件是不是文件夹
     7             print('	'*n+fi+':')  #前面加指定个数的tab键,文件名,冒号
     8             func(fi_d,n+1)     #继续调用func函数
     9         else:
    10             print('	'*n+fi)   #直接打印文件名
    11 func('e:/python',0)
    六.二分法查找:
      二分法查找,每次能够 排除掉一半的数据,查找的效率非常高,但是有一定的局限性,必须是有序序列才可以使用二分法查找
    判断n是否在lst中,如果存在返回n所在位置的索引
    普通版本二分法
     1 lst=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,145,156,178,189,215,246,287,298,568,687,789,890,960]
     2 n=246
     3 left=0
     4 right=len(lst)-1
     5 middle=(left+right)//2
     6 while left<=right:
     7     if n<lst[middle]:
     8         right=middle-1
     9         middle = (left + right) // 2
    10     elif n>lst[middle]:
    11         left=middle+1
    12         middle = (left + right) // 2
    13     elif n==lst[middle]:
    14         print('找到了',middle)
    15         break
    16 else:
    17     print('没找到')
    递归版本二分法
     1 lst=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,123,145,156,178,189,215,246,287,298,568,687,789,890,960]
     2 def func(n,left,right):
     3     if left <=right:
     4         middle=(left+right)//2
     5         if n<lst[middle]:
     6             right=middle-1
     7             return func(n, left, right)
     8         elif n>lst[middle]:
     9             left=middle+1
    10             return func(n, left, right)
    11         elif n==lst[middle]:
    12             print('找到了')
    13             return middle  #这个位置返回的值返回的是给调用他的函数,而不是直接返回给第一个func
    14     else:
    15         print('没找到')
    16         return -1
    17 ret=func(78,0,len(lst)-1)
    18 print(ret)
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